DeepSeek致谢腾讯技术团队，DeepEP通信框架性能飞跃提升！

导读：

• 背景介绍：DeepEP是什么？
• 腾讯的深度优化带来哪些突破？
• 性能测试结果与行业影响
• 开源生态下的技术协作新趋势

背景介绍：DeepEP是什么？

作为一名长期关注AI底层架构的技术爱好者，我一直对大模型训练中的并行计算问题非常感兴趣。而最近，一个名为DeepEP的开源通信框架突然在技术圈里火了起来。

DeepEP是首个专门针对MoE（混合专家）模型训练和推理的开源EP（Expert Parallelism，专家并行）通信库，主要用于大规模AI模型的分布式训练场景。简单来说，它解决的是如何高效调度多个“专家”模块的问题，这在当前动辄千亿参数的大模型中至关重要。

我第一次听说这个项目是在今年年初，当时DeepSeek宣布开源了一系列生产环境验证过的代码库，覆盖了从模型训练到部署的多个关键环节。而DeepEP就是其中最具潜力的一个。

腾讯的深度优化带来哪些突破？

让我没想到的是，仅仅几个月后，腾讯技术团队就对DeepEP进行了深度优化，并提交了大量高质量的代码贡献。这一消息最初是在GitHub上被曝光的，随后迅速被多家科技媒体报道，包括新浪财经、界面新闻等。

据我了解，腾讯这次的优化主要集中在网络通信层面。他们通过重构数据传输机制、优化内存管理策略以及适配多种高速网络协议（如RoCE和IB），使得DeepEP在不同硬件环境下都能发挥出更强大的性能。

值得一提的是，DeepSeek官方也在其GitHub主页上公开致谢腾讯团队，称这是一次“huge speedup”级别的代码贡献。这种来自开源社区的直接认可，在业内并不多见。

性能测试结果与行业影响

根据初步测试数据显示，优化后的DeepEP在RoCE网络环境下性能提升了100%，在InfiniBand（IB）网络环境下也提升了30%。这对于需要长时间运行的大模型训练任务来说，意味着更低的成本和更高的效率。

以下是部分关键性能指标对比：

这意味着什么呢？举个例子，如果你的企业正在使用DeepEP进行大规模语言模型训练，那么现在你可以用同样的硬件资源完成更多轮次的训练，或者在相同时间内训练更大规模的模型。

“我们一直在寻找能提升集群利用率的方法，这次腾讯的优化确实给了我们很大惊喜。”——某AI初创公司CTO

开源生态下的技术协作新趋势

作为一个长期参与开源项目的开发者，我对这次事件背后的协作模式特别感兴趣。过去几年，像TARS这样的腾讯开源项目也曾获得年度最佳原创开源软件奖，说明腾讯在开源生态建设方面有深厚的积累。

此次腾讯对DeepSeek项目的反向贡献，正是当前开源协作的一种新趋势：企业之间不再是简单的竞争关系，而是通过技术共享实现共赢。尤其是在AI领域，开源已经成为推动技术进步的重要引擎。

我相信，未来我们会看到更多类似的合作案例。毕竟，在AI这条赛道上，单打独斗的时代已经过去了，只有开放合作，才能走得更远。